#420: Каннабис и машинное обучение, совместное предприятие

Производители и продавцы каннабиса используют машинное обучение для получения прибыли

Независимо от масштаба, производители и продавцы каннабиса ведут бизнес в довольно сложной среде. Помимо постоянных изменений в нормативных мерах, им также необходимо ориентироваться в сложных вопросах соблюдения трудового законодательства и ограничений в банковской сфере. Кроме типичных бизнес- и операций цепочки поставок, этот развивающийся рынок仍然 нестабилен с точки зрения закона, экономики и все более суровых погодных условий. В результате компании, производящие каннабис, и сельскохозяйственная отрасль в целом обращаются к возможностям машинного обучения для прогнозирования, оптимизации и анализа, принимая будущее сельскохозяйственной технологии.

Проблемы в AgTech и каннабисной промышленности

Производители каннабиса должны решать сложные сельскохозяйственные проблемы:
Производители:

• Управлять вредителями и болезнями
• Разрабатывать эффективные планы питания
• Обеспечивать оптимальные условия окружающей среды
• Оптимизировать выход, минимизируя накладные расходы
• Соблюдение нормативных требований

Продавцы:

• Понимать и организовывать сложные процессы распределения
• Координировать производителей, фермеров, бренды и спрос потребителей
• Принимать решения о будущем росте и расширении
• Многоуровневые налоговые структуры и нормативные акты

Для решения операционной стороны выращивания, а также для решения маркетинговой стороны продаж, компании, производящие каннабис, теперь могут использовать мощные данные.Эти данные обеспечивают программное обеспечение, способное к машинному обучению, которое может предсказать будущее с помощью современных алгоритмов и архитектур обработки данных.

Следующие характеристики облачных экосистем обеспечивают решения машинного обучения:

• Датчики и аппаратура для извлечения информации стали дешевле

  • Растущая популярность и успех решений IoT делают возможным развертывание, подключение и создание обширных сетей умных устройств. Это локализованное потоковое данные является важнейшим компонентом для точности прогностических моделей данных.

• Вычислительные и хранилищные ресурсы становятся все более доступными

  • Конкуренция среди поставщиков облачных услуг стимулирует инновации и разработки по низкой цене. Любой может создать и развернуть решения ML в облаке, если у него есть доступ к достаточному количеству данных. Кроме того, все поставщики облачных услуг используют модель “платите за то, что используете”, что позволяет клиентам платить только за то, что они используют и требуют.

• Алгоритмы и фреймворки обработки данных широко доступны

  • Многие задачи обработки данных (от сбора до анализа) можно легко обновить и автоматизировать с помощью облачных инструментов. Аналогично, предварительно обученные модели ML и архитектуры нейронных сетей можно повторно использовать с помощью старых знаний для решения новых проблем.

Такая богатая экосистема инструментов, фреймворков и дешевых устройств для сбора данных превратила ML в сельском хозяйстве в жизнеспособное, экономически эффективное решение для самых сложных проблем. Неудивительно, что оптимизация, основанная на данных, сейчас меняет всю сельскохозяйственную отрасль, далеко за пределами выращивания каннабиса.
Ниже приведены несколько кратких способов, которыми решения прогностического моделирования используются как производителями, так и продавцами каннабиса.

Для производителей: прогностические модели для операционных улучшений

Потенция

Точное понимание химического состава растения каннабиса является важнейшей необходимостью для соблюдения нормативных мер. Прогностические модели могут включать спектроскопию, техники рентгеновского изображения и машинное обучение для точной идентификации каннабиноидов и, таким образом, маркировки сортов каннабиса. Даже в случаях, когда доступные данные были недостаточными, исследователи все еще могли сгруппировать сорта каннабиса в различные категории (лечебные, рекреационные, комбинированные, промышленные) на основе их химических свойств. Не только такие модели обеспечивают лучшее понимание потенции каннабиса на всех этапах цепочки поставок, но и представляют собой гарантию качества и здоровья для конечных потребителей.

Прогнозирование урожайности

Сбор локализованных, реальных данных с культур (влажность, температура, свет) является первым шагом в понимании как искусственных, так и естественных условий выращивания. Однако знание того, что сажать и какие действия предпринимать во время выращивания, может быть недостаточно. Включение различных источников данных и построение сложных моделей, учитывающих сотни характеристик (от типа почвы и осадков до показателей здоровья листьев), улучшает точность прогностических моделей. Затем модели выводят числовые оценки урожайности, которые обеспечивают фермерам оптимизированные решения для лучшей отдачи от инвестиций.

Прогнозирование угроз

Историческая производительность культур не является надежным индикатором для предстоящих угроз и болезней. Вместо этого автоматические прогностические модели можно использовать для постоянного мониторинга культур в обоих естественных и искусственных условиях. Модели прогнозирования угроз полагаются на различные методы, от распознавания изображений до анализа временных рядов погодных данных. Таким образом, система может прогнозировать предстоящие угрозы, обнаруживать аномалии и помогать фермерам распознавать ранние признаки. Принятие мер до того, как будет слишком поздно, позволяет им минимизировать потери и максимизировать качество культур.

Для продавцов: использование исторических данных о клиентах для маркетинга и оптимизации цепочки поставок

Жизненный цикл клиента

Жизненный цикл клиента (CLTV) является одним из важнейших показателей, влияющих на продажи и маркетинговые усилия. Современные прогностические алгоритмы уже могут предсказывать будущие отношения между людьми и бизнесом. Эти алгоритмы могут либо классифицировать клиентов (например, низкие расходы, высокие расходы, средние расходы) в различные кластеры, либо даже предсказывать количественные оценки их будущих расходов. Такое тонкое понимание клиентов и их привычек расходов обеспечивает продавцам способ легко выявлять и развивать высокоценных клиентов.

Сегментация клиентов

Сегментация лежит в основе хорошо нацеленных маркетинговых усилий. И готовые решения, и индивидуальные алгоритмы могут различать сотни релевантных характеристик клиентов. Эти характеристики можно сконструировать из всех видов внутренних и внешних источников данных: данных веб-активности, истории прошлых покупок, даже социальной активности. Это приводит к тому, что клиенты группируются по набору характеристик, которые они разделяют. Это позволяет не только микротаргетировать маркетинговых усилий, но и улучшает эффективность каналов распределения.

Является ли совместное предприятие между каннабисом и машинным обучением пустой тратой?

Как и любое сельскохозяйственное предприятие, выращивание и продажа культуры, такой как каннабис, сопряжены с различными проблемами. Машинное обучение устраняет барьеры для эффективного производства и распределения. Компании смотрят за пределы ручного анализа, чтобы проанализировать ограничения и параметры, задействованные в операционной производительности. Они переключаются на машинное обучение, чтобы оптимизировать свои усилия. В то же время маркетинговая сторона продажи каннабиса становится все более сложной и цифровой, еще один призыв к использованию силы больших данных. Когда вкусы потребителей становятся все более изысканными, разнообразие продуктов и конкуренция становятся более жесткими. Устранение будущей неопределенности во всех этих областях с помощью возможностей прогнозирования, обнаружения аномалий, многопараметрической оптимизации и многое другое с помощью машинного обучения помогает компаниям по производству каннабиса получать огромные прибыли.
Мы живем в мире, где данные ведут революцию во всех отраслях: государственном секторе, здравоохранении, производстве и цепочке поставок. Развития в сельскохозяйственной отрасли не являются исключением: решения, основанные на данных, стимулируют инновации, помогая фермерам с их наиболее сложными решениями. Прогностические инструменты используются для использования локальных данных, собранных в реальном времени, тем самым устраняя страх неопределенности из операционных процессов. Цифровая, основанная на данных оптимизация сельского хозяйства уже меняет всю промышленность каннабиса.